Regelkring zet sensor buitenspel bij voorspellend onderhoud

Pronetiqs heeft met Spur Insights een laagdrempelige oplossing voor voorspellend onderhoud ontwikkeld. Op basis van het principe van ‘inverse control-loop’ biedt het SID-platform de tools om het gedrag van ‘control-loops’ te monitoren en bij afwijkingen van de verwachte ‘gains’ te waarschuwen. Hiermee is tegen relatief lage kosten onderhoud te implementeren, dat qua effectiviteit nauwelijks onder doet voor sensorgebaseerd voorspellend onderhoud.

Tekst: Richard Bezemer; beeld: Pronetiqs

Teaser op de stand van Pronetiqs tijdens de afgelopen SPS in Nürnberg was een balanceeropstelling met een balletje dat heen en weer rolt over een houten rail. Het is de bedoeling om het balletje in het midden te houden. Zolang als dat balletje regelmatig beweegt heeft de control-loop weinig moeite om de balans te behouden. Echter, als je een ander soort balletje gebruikt, met een onregelmatig oppervlak, dat minder soepel rolt, heeft de regelkring veel meer moeite om de balans te behouden.

Als je niet gefixeerd was geweest op dat alsmaar heen en weer rollende balletje had je opgemerkt dat al snel na het verwisselen van de balletjes het licht in een nabije signaaltoren van groen op rood sprong. “Hiermee geeft de door ons ontwikkelde software aan dat er iets mis gaat in het systeem. De control-loop moet extra aan de bak om de balans te behouden”, geeft ceo Pieter Barendrecht aan.

Monitoren van gains

De balanceerdemo staat model voor een willekeurige machine die bijvoorbeeld door mechanische slijtage van een lager minder goed begint te functioneren. “Simpel gezegd zal vanwege de slijtage de betreffende control loop zich anders gaat gedragen om voor die afwijkingen te corrigeren. Met onze SID-software kijken we naar het gedrag van de control-loop en de afwijking van de te verwachte gains, de ingestelde factoren die de snelheid, precisie en stabiliteit bepalen van de reactie op een afwijking tussen setpoint en gemeten waarde. De berekening van dat verschil, die is gebaseerd op inverse control-loop, zit ingebakken in de algoritmes van de software. Waarbij aangetekend dient te worden dat onze oplossing niet beperkt is tot de veel toegepaste PID-regelkringen, maar ook op andere typen van control-loops kan worden toegepast ”, vertelt Pieter.

Crux van deze benadering is dat in een vroegtijdig stadium afwijkingen van het normale gedrag worden gedetecteerd. “In een reguliere PID-regeling heb je ook altijd een zekere marge waarbinnen de proportionele, integrerende en differentiële acties (de P, de I en de D) kunnen acteren. Dat valt allemaal binnen het normale gedrag van een control loop. Zodra de regeling moet overcorrigeren, zich dus buiten die marges begeeft, ziet onze software dat. Afhankelijk van de mate van die afwijking (de tolerantie), die door de gebruiker instelbaar is, wordt dan een alert afgegeven.”

Balisograph

Het gedrag van de control-loop is in de user-interface te volgen aan de hand van een grafiek, die door Pronetiqs de ‘balisograph’ wordt genoemd. Deze toont live de gemeten afwijkingen, in het geval van de veel voorkomende PID-regeling uitgesplitst in de P-, I- en D-gains. Je ziet in een oogopslag of de control loop zich naar verwachting gedraagt of dat de afwijkingen buiten het verwachte patroon vallen. Omdat er telkens tien metingen onder elkaar worden getoond, met de meest recente bovenaan, kan je ook een indruk krijgen van de trends in het gedrag.

Grosse modo zijn er vier categorieën van patronen in de afwijkingen mogelijk: een geleidelijke verandering, oscillatie, een plotselinge afwijking en een repeterende tijdelijke verandering. “Zo’n patroon geeft vaak al een indicatie van wat er aan de hand is. Om dat duidelijk te maken gebruik ik vaak het voorbeeld van het extra gas geven in een auto om te versnellen. Als de versnelling niet verloopt zoals je normaal zou verwachten, zal de software dit herkennen als een afwijking. Afhankelijk van de rij-ervaring resulteert dit in een bepaald patroon, dat kan worden gekoppeld aan een onderliggend probleem. Als je het gaspedaal verder moet indrukken dan normaal is er een geleidelijke verandering in het patroon te zien, wat kan duiden op lagerslijtage. Als de versnelling niet direct plaatsvindt, is er sprake van een plotselinge verandering in het patroon, wat kan duiden op een haperende brandstofinjectie. Een onregelmatige versnelling levert een oscillerend patroon. Dan kan er een issue met de verhouding tussen lucht en brandstof spelen. Die onregelmatigheid kan ook tijdelijk van aard zijn (transient change), wat bijvoorbeeld bij aquaplaning het geval is. Het systeem functioneert op zich prima, alleen op een stukje nat wegdek gaat het even mis! Op die manier kan je ook bij een machine voor iedere control-loop een vertaalslag maken naar een (opkomend) defect”, aldus Pieter.

Geen sensoren nodig

Veel oplossingen op het gebied van voorspellend onderhoud (qua effectiviteit het summum in de range vanaf reactief via preventief en conditie gebaseerd naar voorspellend) maken gebruik van al dan niet met AI slim gemaakte sensoren, die op basis van een of meer gemeten parameter(s), zoals temperatuur, trillingen, geluid en afstand, voorspellen wanneer onderhoud nodig is. “Met SID heb je die sensorinformatie niet nodig. Met alleen de informatie over het gedrag van de control loops ben je ruim op tijd om onderhoud te plannen om het gedetecteerde probleem op te lossen. Wat dat betreft ben je ook een stuk goedkoper uit. Een low-end sensor kost al snel enkele honderden euro’s en voor een sensor met AI kom je in de richting van de duizend euro. Tel daarbij op het installatiewerk, dan vergt dat best wel een investering. Zeker al er meerdere sensoren in het spel zijn. We waren onlangs bij een afvalverwerker die in zijn complete installatie zo’n duizend control-loops telde. Als je voor elk van die regelkringen een sensor in gedachte hebt kom je aan een miljoeneninvestering!”

Niet zaligmakend

Pieter is de eerste om toe te geven dat ondanks die veel lagere kosten SID niet voor iedereen de meest passende oplossing is. “Ten eerste zitten we met onze diagnostiek dicht tegen de prestaties van voorspellend onderhoud aan. In veel gevallen is dat voldoende, maar dat zal niet altijd het geval zijn. Denk wat dat betreft maar aan de 80/20-regel. Je kan ons ook zien als een extra laag, een extra zekerheid. In de markt komen we veel bedrijven tegen die al oplossingen hebben geïmplementeerd met sensoren. Daaraan kunnen we relatief eenvoudig extra functionaliteit toevoegen. Aan de andere kant zien we ook veel bedrijven die nog niets doen aan voorspellend of conditie gebaseerd onderhoud. Die nog steeds denken van ‘nou jongens, we zien wel of het goed gaat’. Die hikken vaak ook tegen die dure sensoren aan; daar kunnen we met onze oplossing op inspelen.”

Software-oplossing

Een ander voordeel van deze onderhoudsstrategie is dat je geen extra hardware nodig hebt om er mee aan de slag te gaan. Het uitlezen van de control-loops op de container-enabled devices(veelal PLC’s, maar dat kunnen ook HMI’s of IPC’s zijn) gebeurt met SID in de docker-engine via OPC UA of MQTT. In die container-layer, die dus onafhankelijk draait van de realtime-layer, gaat de software met de data aan de slag en communiceert de resultaten via HTTPS, Rest API of OPC UA naar bijvoorbeeld een user-interface browser, SCADA-systeem, HMI of maintenance systeem. Voor legacy installaties met PLC’s, die nog geen OPC UA hebben, zijn er aanvullende oplossingen, bijvoorbeeld de KEPServerEX software van technologiepartner Kepware.

Nog een verschil is dat alle data op locatie wordt verwerkt en geanalyseerd. Je hoeft dus niet naar de cloud. Het ene bedrijf zal dit als een voordeel zien, het andere als een nadeel. De ervaring van Pronetiqs is dat veel bedrijven dergelijke informatie niet in de cloud willen hebben.

De grootte van de datasets zal hierbij geen overweging zijn. De opname van tien datasets, iets wat in een paar minuten is gebeurd, is al voldoende om te beginnen met het vormen van de matrix met de gains, die definiëren hoe de regelkring op veranderingen reageert. Tijdens het 24/7 luisteren naar het netwerk worden geen grote hoeveelheden aan gemeten data binnengehaald. Het credo luidt immers ‘We don’t monitor limits, we detect behaviour shifts by tracking gains’.

Voor machinebouwer en -gebruiker

SID is beschikbaar als pakketoplossing, maar kan worden geïmplementeerd op verschillende niveaus, vanaf één enkele machine tot een complete fabriek. Een basisimplementatie is gericht op lokale monitoring van een machine, met een beperkt aantal control loops per container. Voor een dergelijke oplossing is vaak geen eigen rapportagefunctionaliteit nodig. Via bijvoorbeeld Rest API of OPC UA kunnen andere rapportage- en analysesystemen van de benodigde informatie worden voorzien.

Bij een meer uitgebreide implementatie kan je meerdere machines in de gaten houden, die als een soort van virtuele SID’s via OPC UA zijn gekoppeld. Rapportage omvat onder andere een overzicht van alle actieve en opgeloste waarschuwingen, trends (frequentie van alerts, patronen) en een overzicht van alle aangesloten machines met de betreffende control loops.

De basisimplementatie van SID is volgens Pieter niet alleen interessant voor kleine bedrijven, die een of twee machines in gebruik hebben. “Ook machinebouwers kunnen er profijt van hebben door hun machines uit te leveren met SID. Als ze die voor remote acces hebben uitgerust met bijvoorbeeld de SecureEdge PRO software van IXON, een andere technologiepartner van ons, kunnen ze op afstand zien hoe de regelkringen functioneren. Dat zouden ze in een SLA mee kunnen nemen voor support. De klant krijgt dit natuurlijk ook mee, en die zal bij afname van meerdere machines kunnen aangeven dat hij die inzichten ook graag zelf wil inzien. In dat geval kan de machinebouwer adviseren om ze ‘in te laden’ in de meer uitgebreide SID-implementatie. Dan hebben ze in één klap alle wear & tear van de hele fabrieksvloer op de radar. En meer dan dat: hoeveel PLC’s je hebt, hoeveel assets je aan het monitoren bent, hoeveel control-loops je aan het monitoren bent, welke acties je hebt uitstaan, welke acties je nog moet ondernemen, allerhande rapportages. En dat allemaal lokaal, zonder moeilijke verbindingen en tegen zeer concurrerende kosten.”

⚠️ Geen vacatures gevonden.